Виклики та можливості розвитку Web3 AI

З розвитком технологій штучного інтелекту Web2 AI досяг значних успіхів у багатомодальних моделях, семантичній відповідності та злитті ознак. Проте ці досягнення також поглибили технологічні бар'єри, що змусило Web3 AI стикнутися з численними труднощами при імітації та наздоганянні.

Модульний підхід, що наразі використовується в Web3 AI, має численні обмеження. По-перше, через відсутність єдиного простору високих вимірів, між різними модулями важко досягти ефективного семантичного вирівнювання. По-друге, механізм уваги не може бути точно спроектований у просторі низьких вимірів, що призводить до низької ефективності обробки інформації. Нарешті, злиття ознак часто обмежується простим статичним з'єднанням, що не дозволяє захопити складні крос-модальні зв'язки.

Проте, Web3 AI має свої унікальні переваги. Децентралізовані характеристики надають йому потенціал у високій паралельності, низькій зв'язності та сумісності гетерогенних обчислювальних потужностей. У майбутньому можуть з'явитися прориви в таких сферах, як крайові обчислення, легкі завдання, краудсорсинг даних тощо.

Проте, технологічні переваги Web2 AI лише починають проявлятися, і Web3 AI потрібно ще деякий час, щоб досягти справжнього прориву. До цього часу проекти Web3 AI повинні застосувати стратегію "села оточують місто", починаючи з периферійних сценаріїв, постійно ітераційно вдосконалюючись і накопичуючи досвід на невеликих масштабах.

Ключовим є вибір відповідної точки входу, збереження гнучкості для адаптації до постійно змінюваного технологічного ландшафту та терпляче очікування появи можливостей у ключових сценаріях за умови надійної основи. Тільки так Web3 AI зможе зайняти своє місце в майбутній AI екосистемі.